Using a multi-dimensional assessment battery to screen for learning problems : an evaluation study in a sample of Canadian native Indian students
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an analysis of test scores from a multi-dimensional assessment of Canadian Native Indian students attending an elementary school on a reserve in British Columbia. The intention of the assessment was to determine the incidence of learning problems among the students, and the special educational assistance required. The testing instruments used included the Metropolitan Reading Readiness Test; the Developmental Test of Visual-Motor Integration; the Peabody Picture Vocabulary Test; the Canadian Test of Basic Skills; and the Canadian Cognitive Abilities Test. Two tests of perceptual acuity were also administered. The single administration of the tests was designed to locate the level of achievement attained by the students and compare this attainment with age and grade placement at time of testing. The intention of the thesis was to determine the appropriateness of the battery of tests for this sample of Native Indian students. Disparities were found between placement and achievement with evidence of increasing spread in the upper grades. The average difference was approximately one year in grade 3, rising to two or more years in grades 5 and 6. The conclusion reached was that the instruments were useful in identifying the areas and extent of difference between the sample and the population. Specifically, vocabulary knowledge was low. Incidence of vision and hearing impairment was high; 40% of the students were found to have vision problems, and 21% were diagnosed as having hearing difficulty, 4 times the national average.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».